4.1 使用functools.lru_cache Python标准库中的functools.lru_cache是最简便的缓存装饰器实现方式 ,它实现了最近最少使用(Least Recently Used)缓存策略。 from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=128) def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) print(fi...
关于缓存装饰器的用法,其实十分常见,这里我以Python内置的LRU cache为例来说明(如果你不了解 LRU cache,可以点击链接自行查阅)。LRU cache,在Python中的表示形式是 @lru_cache。 @lru_cache 会缓存进程中的函数参数和结果,当缓存满了以后,会删除least recenly used 的数据。正确使用缓存装饰器,往往能极大地提高程...
7.8.1 使用functools.lru_cache做备忘 functools.lru_cache 是非常实用的装饰器,它实现了备忘(memoization)功能。这是一项优化技术,它把耗时的函数的结果保存起来,避免传入相同的参数时重复计算。LRU 三个字母是“Least Recently Used”的缩写,表明缓存不会无限制增长,一段时间不用的缓存条目会被扔掉 示例7-18 生成...
@functools.lru_cache @functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False) New in version 3.2. Changed in version 3.3: Added the typed option. 这个装饰器实现了备忘的功能,是一项优化技术,把耗时的函数的结果保存起来,避免传入相同的参数时重复计算。lru 是(least recently used)的缩写,即最近最少使用原则。表...
直接用就可以了. """fromoperatorimportattrgetterimporttimefromcachetoolsimportLRUCache,RRCache , cachedmethodclassModel:def__init__(self, cachesize):self.cache = LRUCache(maxsize=cachesize)@cachedmethod(attrgetter('cache'))defget_double_num(self, num):""" return 2* num"""print(f'get_double...
在下面的最小示例中, foo 实例不会被释放,尽管超出范围并且没有引用者(除了 lru_cache)。 from functools import lru_cache class BigClass: pass class Foo: def __init__(self): self.big = BigClass() @lru_cache(maxsize=16) def cached_method(self, x): return x + 5 def fun(): foo = ...
1. @lru_cache 使用缓存技巧加速 Python 函数的最简单方法是使用 @lru_cache 装饰器。这个装饰器可以...
class OldLibraryAPI: def legacy_method(self): return "This comes from an old library." # 适配器类,提供新接口 class NewLibraryAdapter: def __init__(self): self.old_api = OldLibraryAPI() def modern_method(self): return self.old_api.legacy_method() + " (adapted for new system)" ...
Ps:本质上每次执行gets时,会从memcache中获取一个自增的数字,通过cas去修改gets的值时,会携带之前获取的自增值和memcache中的自增值进行比较,如果相等,则可以提交,如果不想等,那表示在gets和cas执行之间,又有其他人执行了gets(获取了缓冲的指定值), 如此一来有可能出现非正常数据,则不允许修改。
7.1 @lru_cache 7.2 @jit 7.3 @do_twice 7.4 @count_calls 7.5 @dataclass 7.6 @singleton 7.7 @use_unit 7.8 @singledispatch 一、装饰器 1.1 装饰器的定义 就是给已有函数增加额外功能的函数,它本质上就是一个闭包函数。 装饰器的功能特点: 不修改已有函数的源代码 不修改已有函数的调用方式 给已有函数增...